멀티모달 모델을 활용한 코스피 예측
인코더를 통해 먼저 학습시킨 6개의 서로다른 데이터를 바탕으로 코스피 예측
인코더로는 LSTM 사용
1.
- 단순한 구조
- 모달리티별 특징을 바로 concat
2.
- 모달리티별 특징을 latent로 압축 및 concat
- 오버피팅/전날의 데이터 학습해버림
결론
- Latent space 를 사용해서 학습시킬 경우 학습이 더 잘되는것처럼 보이지만 결국 자기회귀
- 오히려 학습 결과를 가지고 바로 concat 하는것이 학습에 효율적
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